Omnifact 是面向企业组织打造的生成式 AI 平台，强调安全、数据隐私与系统集成，目标是替代影子 IT 和工具孤岛，提供统一的、可长期使用的企业 AI 平台。
一、主要用途 Omnifact 面向对安全与合规有最高标准的企业和机构，帮助受监管组织在可控、可审计的前提下使用 AI。典型用途包括：自动化内部流程、处理复杂客户咨询、内部信息流与请求处理、知识访问、文档理解以及安全沟通。金融、公共部门、医疗等场景均有对应方案。
二、主要能力
- 多模型集成：在一个界面中使用 OpenAI、Anthropic、Mistral、Google 的市场领先模型，由企业 IT 统一控制，管理员可决定每组可用的模型与能力，保持供应商独立性。
- Privacy Filter™：通过基于规则和 AI 的检测，在请求发送至外部 AI 模型前自动识别并假名化个人与机密信息，确保客户数据、患者数据或内部标识符不会传输给第三方提供商。支持零数据保留（Zero Data Retention）模型，业务数据不用于训练模型。
- 集成能力：提供 35 个现成集成，并支持自定义连接。可通过标准化 API 连接 CRM、DMS、数据库，以及 SharePoint、Atlassian、HubSpot、GitLab、OneDrive for Business、Google Calendar 等团队常用工具。
- 身份与权限：支持企业 SSO、基于角色的访问控制、多租户，管理员可按组分配模型、能力和 Spaces 的访问权限。
- Spaces：将内部文档、政策和其他知识源组合成安全的 AI 助手，提供基于内部信息的上下文相关回答，答案可包含来源引用，并可有选择地分享给团队或用户组。
- 合规与审计：提供审计日志、使用日志、政策控制，支持零信任与透明运营，满足最高安全要求。
- 企业支持：提供技术设置、员工培训、管理员赋能与持续支持。
三、使用方式 平台以 Chat 和 Spaces 为核心界面，管理员从集成目录中添加工具，将企业已有系统接入 Chat 和 Spaces。用户按组获得模型、能力和 Spaces 的访问权限。组织通常先以明确定义的试点小组和具体用例启动，验证隐私、权限、使用情况和业务价值后，再逐步推广。
四、托管与数据主权 平台在德国运营。组织可限制访问欧洲或欧洲托管的模型，企业版可选欧盟驻留，也提供专属托管和本地部署场景，以满足特定基础设施和合规要求。
五、常见问题要点
- 合规性：平台为处理敏感业务数据的专业用途设计，集成 Privacy Filter 在请求发送前检测并假名化个人与机密信息，并提供零数据保留模型。
- 数据训练：业务数据不用于训练所连接的 AI 模型，已有合同数据处理和零数据保留协议。
- 托管：平台在德国运营，可限制为欧洲或欧洲托管模型，支持专属托管和本地部署。
- 内部知识：Spaces 可组合内部文档与政策形成安全 AI 助手，支持来源引用和选择性分享。
- 模型：集中管理多提供商模型访问，管理员按组决定可用模型与能力。
- 系统连接：通过集成、API 和 MCP 连接内部数据源与业务应用，具体范围取决于目标系统与用例。
- 权限管理：管理员按组分配模型、能力和 Spaces 访问权限，员工仅获得工作所需的数据与工具访问。
- 定价与用量：费用由平台许可和透明的 AI 额度组成，额度在组织内共享，模型成本透传，无隐藏 token 加价；具体方案取决于用户数、模型选择和预期用量。文中未给出具体价格数字。
- 开始使用：多数组织从明确的试点小组和具体用例开始，逐步推广。
六、限制与差异定位 Omnifact 定位为面向受监管企业的可扩展平台，而非面向个人的通用 AI 工具。其差异点包括：数据保护与托管方面支持欧盟驻留或自托管，内置 Privacy Filter、审计追踪和政策控制；模型选择自由；Spaces 支持按团队创建独立 AI 助手；提供企业级设置、细粒度访问控制、SSO 与培训。文中未提供具体功能清单之外的技术细节、性能指标或定价数字。
